基于全向视觉的机器人目标搜索及定位

基于全向视觉的机器人目标搜索及定位

ID:36788439

大小:2.06 MB

页数:52页

时间:2019-05-15

基于全向视觉的机器人目标搜索及定位_第1页
基于全向视觉的机器人目标搜索及定位_第2页
基于全向视觉的机器人目标搜索及定位_第3页
基于全向视觉的机器人目标搜索及定位_第4页
基于全向视觉的机器人目标搜索及定位_第5页
资源描述:

《基于全向视觉的机器人目标搜索及定位》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、北京工业大学硕士学位论文基于全向视觉的机器人目标搜索及定位姓名:高伟敬申请学位级别:硕士专业:检测技术与自动化装置指导教师:韩光胜20080501摘要在机器人领域中,视觉模块是机器人系统的重要组成部分,视觉系统的研究对机器人的其它后续工作有举足轻重的作用。其中全向视觉是视觉系统的一个新的改进,本文以北京工业大学的中型组机器人为研究对象,针对移动机器人的全向视觉系统技术的各个方面进行了较为深入的研究,主要研究工作包括以下几个方面:1图像处理方面:针对全向视觉系统的特点,以及场上环境信息的特殊性,将网格搜索和种子生长进行结合,减少了搜索时间保证了搜索精度

2、,实验证明该方法完全可以满足比赛的要求。2距离及角度标定方面:结合该实验室全向视觉系统的特点,提出了模型法、神经网络法、插值法等几种标定方法,并对它们的应用范围和处理精度进行了比较,将不同的成像系统确定了效果最好的标定方法。3机器人自定位方面:机器人自定位往往需要至少三个路标,针对机器人在场地上由于光线不均匀、存在遮挡等各种原因,使机器人不能检测到足够多的定位参照物,并根据机器人足球场地中用于定位的路标的特点,提出了一种基于两个路标的自定位方法,实验证明这种方法在机器人的运动过程中可以取得很好的定位效果。最后,论文对所做工作进行了总结并对未来待改进的

3、方面进行了展望。以上研究是在欧鹏公司中型组足球机器人的平台上进行的。关键词全向视觉;目标搜索;距离标定;机器人自定位AbstractThevisionmoduleisaveryimportantpartintherobotfield.Theresearchofthevisionisveryimportantforthelaterwork.Theomnidirectionalvisionisanewamelioration.ThispaperusestherobotinBeringUniversityofTechnologyastheobject.Id

4、oalotofdeepstudyaccordingtotheomnidirectionalvisionsystem.Theprimaryworkisasfollows:1Theimage:Accordingtothecharacteristicoftheomnidirectionalvisionsystemandtheparticularityoftheenvironment,thismethodcombinestheimprovedregiongrowingmethodwiththe鲥dsearchingmethod.Itreducestheres

5、earchingtimeandaugmentstheresearchingprecision.Applyingthismethodintheomnidirectionalvisionsystemofthemedium—sizedrobotsgetssatisfiedresults.2Thedistanceandanglecalibration:Severalwidelyusedcalibrationmethodsaswellastheirappliedrange;advantageanddisadvantageweresummarizedbasing

6、onanalyzingthecharacteristicoftheomnidirectionalvisionsystem.Throughanalyzingtheirapplyingrangeandmanagingprecision,itsummarizesthecharacteristicofdifferentmethodanditsmatchingcalibratingmethod.3T11eself-Iocalizationoftherobot:TheseIf-localizationneedsatleastthreesignpostsinthe

7、past.ButtherobotperhapsCan’tdetectenoughsignpostsbecauseofkeepingoutortheintensityoftheray.Thispapergivesanewmethoddependingontwosignpostsforself-localization.111ismethodreducesthesearchingtimeintheRobocupcompetitionOrrobotnavigation.TheresuRsoftheexperimentsshowthemethodisvery

8、precise.Atlast,thispapersummarizesalloftheworkandthenm

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。